Los datos se convierten en evidencia, con una inteligencia que se puede verificar.
La capa interpretativa del ecosistema. Evidencia generada por IA, LLM de dominio y salvaguardas de responsible AI, construidos para resistir cualquier escrutinio.
Los datos en bruto no son evidencia. La evidencia es dato más método, trazabilidad y defendibilidad.
Cada conjunto de datos con el que trabajamos se recoge con metodología estructurada, codificación basada en ontologías y un registro de auditoría inmutable, de modo que lo que sale del estudio resiste el escrutinio regulatorio, editorial y clínico.
La analítica, la IA y los informes se apoyan en esa base. La inteligencia vale lo que valga el pipeline que hay debajo: por eso ECS® e IA aplicada están diseñados como un único sistema.
Donde la evidencia clásica se detiene, los métodos amplían el alcance.
Cohortes sintéticas
Poblaciones generadas por modelos que reflejan distribuciones en vida real, para la viabilidad, el cálculo de la potencia estadística y los análisis de sensibilidad.
Grupos control externos
Datos históricos y en vida real reunidos en grupos comparadores cuando los controles aleatorizados no son viables, aplicados con responsabilidad y en línea con el precedente regulatorio emergente.
Clinical Intelligence
LLM de dominio entrenados con corpus curados, para la extracción, la codificación, la síntesis de literatura y la redacción de dosieres.
Deep Dialogue Technology
NLP específico del estudio que lee datos EHR no estructurados y entrega al eCRF las variables que exige el protocolo (véase Real-World Evidence).
Verificabilidad antes que explicabilidad.
Una respuesta que no puede rastrearse no es evidencia, por bien que se explique a sí misma. Todo output de IA en Evidilya viaja con la cadena de trazabilidad que lo produjo.
Seis compromisos en cada estudio.
Trazabilidad
Cada output se rastrea hasta los registros fuente, los prompts y las versiones del modelo.
Verificabilidad
Las respuestas viajan con la cadena de evidencia que las produjo.
Monitorización de sesgos
El rendimiento por subgrupos se mide, se comunica y se mitiga.
Human-in-the-loop
Expertos clínicos y metodológicos aprueban los outputs críticos.
Audit trail
Registros inmutables para cada generación, edición y aprobación.
Privacy by architecture
Compute-to-data mediante ECS®: los registros permanecen donde viven.
Verificabilidad antes que explicabilidad.
Tráiganos su pregunta de evidencia.
Le mostraremos qué pueden hacer —y qué no— los datos, el método y la IA con ella.